竞赛任务 在C区放置若干仿真人物,通过模型识别戴眼镜和长头发(过肩)人物的数量,并达到终点进行语音播报:戴眼镜的人数为多少,长头发人物为多少; 思路 使用目标检测算法,通过收集全身人物照片数据集,并训练模型,进行测试; 数据集采集 每张照片都包括两种特征,有以下四种情况:戴眼镜_长头发;戴眼镜_短头发;不戴眼镜_长头发;不戴眼镜_短头发;收集满足以上条件的数据各1500张; 数据集标注 标签分
系列文章 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID智能车复工日记【3】:图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线 问题1:环岛判断函数,last方差,find_guaidian()函数放置位置不同 在上位机中,每帧图像的处理放在ImageProcess()函数中, void ImageProce
原理讲解 因为我们选择的是电磁车,没有摄像头,所以我选择了线性CCD作为感知斑马线的元件,我把他挂在了电磁车的前瞻上,如图: 为什么要把它挂在前瞻上呢?让我们先来看看的过程。 小车上的CCD可以在距离斑马线一定距离的地方就可以判定前方就是斑马线,那么之后,我通过后轮差速和前轮打角就可以实现稳定入库,那么在这个过程中我们需要保证些什么东西呢? 那就是小车知道自己应该拐到什么位置停下来。因为我们这
思路讲解 我采用的电感摆放方式是这样的,电感均采用横电感的摆放方式。 流程图 示意图+讲解 当车子到达预环岛标志位之后变量就会放置1,这个时候开始编码器积分,当积到阈值之后就说明小车已经行驶到了可以入环的位置(该阈值在自己家实验室可以测试出来的),然后开始第一次角度积分,在这个积分角度里面,车子一直都是打死角的,保证车子能稳定入环,但是这个角度不能太大,当小车稳定入环,陀螺仪积分数值就超过阈值
感知方式 我采用的电感摆放方式是这样的,5个电感均采用横电感的摆放方式: 下面是我数据感知的流程图: 数据感知的基本流程图如上,接下来我主要分享的是我处理差比和数据的方法,也是我稳定车子姿态的重要一环。 根据控制的原理,偏差大是注重偏差变化,偏差小是注重偏差的变化率,我这里做了硬件的体现。我前面三个电感用于感知远方的信息,使车子能看得更远,而后面2个电感用于帮我稳定车子因为长前瞻导致过弯的时候
全国大学生智能汽车竞赛-讯飞智慧餐厅比赛来啦,我们赛场见! 为加强大学生创新精神、协作精神和工程实践能力的培养,提高学生解决实际问题的能力,推进高等教育教学改革,选拔参加第十六届全国大学生智能汽车竞赛的队伍,根据全国大学生智能汽车竞赛组委会通知要求,2021年全国大学生智能汽车竞赛--讯飞智慧餐厅比赛(以下简称“竞赛”)将于近期举办。 现就有关事项通知如下:
前言 第一次写博客,内心很激动,参加了一次智能车创意组比赛,这次带着学弟参赛,写下这篇文章是想记录自己的一些心得,能力有限,希望可以与各位交流,共同进步。前段时间智能车创意组别的讯飞组别刚刚完成线上赛,本篇文章针对这次线上赛进行剖析,提供一下备赛思路。 正文 这次讯飞组别的线上仿真赛,讯飞官方提供了搭建环境教程,对于ROS小白来说很友好,学一些ROS的基本操作之后就可以根据教程把讯飞组的环境搭建起
前言 距离上一次分享已经很久啦,这篇就把后面的定位,二维码,语音的大致思路和大家说说,因为我也要比赛的缘故,具体的代码以及参数就不透露啦,希望大家可以主动思考。 PS:作者来自西安工程大学电子信息系。 正文 定位 经过这么久的调试相信大家的车子都可以跑了,这个时候是不是都发现小车在转弯的过程中,特别是过U型弯的时候,雷达和地图不匹配的现象十分严重。这是因为小车的odom是轮式里程计发送的,轮
前言 首先很抱歉,本来5月份就应该出一篇文章的,结果考试周复习崩溃,然后又是电工实训,电工实训都快赶上电子厂上班了,每天就是焊板子、修板子、给室友修板子、给自己班级的同学修板子、给兄弟班级的妹子修板子,不过挺好的,兄弟班级的妹子都因此认识了我,突然间就高兴了起来,哈!开个玩笑,缓解一下,那么接下来我们就步入正题。 正文 这个线下赛的文章说实话对于我来说不是很好写,一来因为我有其他事情需要准备,二来
从零教你设计ROS试验车(1) 从零教你设计ROS试验车(2) 从零教你设计ROS试验车(3) 从零教你设计ROS试验车(4) 前面几节博客我们主要讲了机器人的选型、传感器的通讯报文解析,并给大家展示了运动控制的效果。这节博客我们对上位机的控制程序进行介绍。 再来看一下上位机的主界面: 首先我们需要加载必要的Python库函数(可以使用pip安装): import os, sys #
1、前言: 从零教你设计ROS试验车(2)中我们主要讲了升级后机器人的运动控制,这篇博客我们主要讲述一下机器人如何实现自主巡航。 机器人实现自主巡检,首先需要对周围环境进行感知,并对周围目标进行识别,然后进行机器人运动控制。关于机器人目标识别,我们提出以下三种方案(仅供参考),分别是: 1、使用单目相机进行障碍物识别,通过相机计算机器人与目标物体距离(精度较低)。 2、使用双目相机进行障碍物识别,
前言 从现在起我将会分享我在做讯飞智能车线下赛的一些心得体会啦,顺便记录一下我这一次比赛的过程。我也是刚拿到车,所以进度可能会有些慢,有什么好的建议希望大家可以一起讨论分享。 正文 经过老久老久的等待我们的车终于到了,大中午睡着午觉被快递打电话叫醒,火急火燎的去拿了快递。不得不说,确实很帅! 根据教程烧录好程序以及测试完成后,正式开始艰苦的调车生涯(爷青回) 主从机配置 我看群里有不
因个人原因断更了一段时间,非常抱歉! 接着之前的从零教你设计ROS试验车(1)和从零教你设计ROS试验车(2)。下面给大家介绍一下在此基础上升级之后的ROS试验车,主要开发了机器人的控制程序,并在原来的基础上添加了液晶显示屏 。 升级前的机器人三维模型和实物图 升级后的机器人三维模型和实物图 从零教你设计ROS试验车(2)中的最后部分,我们提到当前这款机器人没有搭载液晶显示屏,并给出了进行数据
上一篇博客我们介绍了ROS试验车的结构设计(三维模型)和部分通讯设计。上篇博客中通讯设计主要介绍了使用ROS系统进行12V10Ah和12V20Ah锂电池的通讯。 我们的目标是设计一套完整的的ROS试验车。有想法当然就要去实现它,耳边一直回响古月居课堂的名言“怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜”。 所以 JUST DO IT。下面左图为我们试验车的三维模型设计,右图为试验车实物图。 本篇博客打算介
1、试验车的结构设计 试验车三维结构示意图如图1所示。试验车采用铝合金支架连接,因铝合金质量较轻,不仅可满足试验车最大承重要求,采用支架结构还有利于以后的试验车结构上的扩展。试验车上包含的传感器有:三维激光雷达、惯导、路由器、TX2开发板、双目相机和两块12V锂电池(一块为试验车电机专用,另一块为试验车传感器供电)。 试验采用的三维激光雷达为velodyne-16线激光雷达;惯导为维特智能JY60
方法1: 交叉编译环境搭建流程 交叉编译环境搭建的主要思路是利用catkin提供的rostoolchain脚本设置相应的交叉编译工具、lib库地址等,中间遇到问题再针对性解决。 基础环境: 目标运行环境 arm64 cpu Ubuntu 16.04 ros kinetic for arm 编译环境 x86_64 cpu Ubuntu Kylin(16.04) ros kinetic
前言 作为一个参加了两届智能车竞赛的老车手了,总想留下一些有用的东西,前段时间刚参加完讯飞智能车的线上赛,现提供一些经验总结,以及备赛思路。ps:如果有什么不对的地方欢迎一起讨论。 正文 想要让我们的智能车跑起来需要各种功能包的配合,建图,定位,导航缺一不可。具体功能包的配置古月居的讯飞智能车教程里有详细的步骤,有兴趣的同学可以去学习一下。在这里我就对我在调试过程中遇到的一些常见问题进行一
80*60的图像,会有很多锯齿点,不是很好看,具体的图像美化,交给读者自己研究了。
速度PID分析 速度PID的代码比较简单,函数的调用输入就是目标编码器数值,当下的编码器数值,以及左右轮(因为我比赛用的是C车,所以是软件差速,1表示左轮,2表示右轮),输出就是电机输出量,因为调试的时候烧了4组电机,因此我也有一些个人总结: Ⅰ.I大了能使输出更加逼近设定值,但是也容易产生脉冲输出;I小了,调节P又没有作用了。 Ⅱ.P大了能更快响应,但是过大也容易产生震荡;P小了电机响应又变慢了
全国大学生智能车竞赛知识经验汇总
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